高反激光雷达定标板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
一种车载激光雷达标定的方法，属于汽车自动驾驶领域。
汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。
一种车载激光雷达标定的方法，设置一块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角
高反激光雷达定标板
高反激光雷达定标板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
一种车载激光雷达标定的方法，属于汽车自动驾驶领域。
汽车自动驾驶技术中涉及的多传感器之间的融合技术不足。
一种车载激光雷达标定的方法，设置一块标定板，配合安装在车辆上的激光雷达提取标定板的四个角点的步骤;测量四个角点在车体坐标系的物理坐标，结合由激光雷达提取的四个角点计算得到旋转平移矩阵的步骤;对两个激光雷达数据之间的进行坐标转换，拼接多台激光雷达，对激光雷达的标定的步骤。本技术具有将自动驾驶车辆之间的多传感器融合的优点。
公开了一种激光雷达的标定方法。该标定方法包括：利用所述激光雷达获取多个标定距离值下的标定物体的距离测量值以及对应的反射率测量值；按照所述距离测量值的大小将所述距离测量值以及对应的反射率测量值拆分成至少两组；
按照每一组内的所述反射率测量值的大小将每一组内的距离测量值以及对应的反射率测量值进一步拆分成至少两子组；根据每一子组内的所述距离测量值和对应的标定距离值之间的误差值以及对应的反射率测量值分别拟合出以所述反射率测量值为输入变量的误差校正函数。
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激光雷达的用途
1.激光雷达在军内上的用途
激光扫描方法不仅是军内获取三维地理信息的主要途径，而且通过该途径获取的数据成果也被广泛应用于资源勘探、城市规划,农业开发,水利工程、土地利用、环境监测、交通通信、防震减灾及重点建设项目等方面,为国民经济.
社会发展和科学研究提供了极为重要的原始资料，并取得了显著的经济效益,展示出良好的应用前景.
目前,广大用户急需低成本、高密集﹑度,的数字高程数据或数字表面数据，机载LI-DAR技术正好满足这个需求,因而它成为各种测量应用中深受欢迎的一个高新技术.
获取的数字高程数据或数字表面数据是机载LIDAR技术在许多领域的广泛应用的前提,因此,开展机载LIDAR数据精度的研究具有非常重要的理论价值和现实意义.
在这一背景下,国内外学者对提高机载LIDAR数据精度做了大量研究.
自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法
激光雷达目前给大家的印象就是贵，想在无人车上普及首先应该降格。
目前两种解决办法：其一是采用低线数雷达配合其他传感器，但需搭配拥有极高计算能力系统的无人车；其二是采用固态激光雷达。现今有旋转部件的激光雷达技术较为成熟，激光雷达贵的就是机械旋转部件，固态激光雷达无须旋转部件，采用电子设备替代，因而体积更小，方便集成在车身内部，系统可靠性提高，成本也可大幅降低。由于缺乏旋转部件，水平视角小于180，所以需要多个固态雷达组合一起配合使用才行。
自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obstacle detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身定位（localization）等。
有些传感器之间很难在底层融合，比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间，因为毫米波雷达的目标分辨率很低（无法确定目标大小和轮廓），但可以在高层上探索融合，比如目标速度估计，跟踪的轨迹等等。
这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合，理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合，但很少人用。原因是，深度图的误差在3-D空间会放大，另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟，毕竟2.5-D还是研究的历史长，比如以前的RGB-D传感器，Kinect或者RealSense。
这种融合的思路非常明确：一边儿图像传感器成本低，分辨率高（可以轻松达到2K-4K）；另一边儿激光雷达成本高，分辨率低，深度探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor，对室外环境的抗干扰能力也强，同时图像作为被动视觉系统的主要传感器，深度估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。
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